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philippgille/chromem-go

面向 Go 的可嵌入向量数据库，接口类似 Chroma，无第三方依赖，可选持久化。

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这是什么？

chromem-go 是一个可以直接嵌入 Go 程序运行的向量数据库，类似应用里的 SQLite，无需单独部署或维护服务端。它会把文档和对应的向量一起存储，既可以由它调用 OpenAI、Ollama、Cohere、Mistral 等服务生成向量，也可以直接传入已有的向量。

它面向检索增强生成（RAG）、语义搜索等中小规模场景，而不是百万级文档。搜索方式为基于余弦相似度的精确最近邻搜索，查询时可按元数据精确匹配，或按文档内容是否包含某字符串进行过滤。数据默认保存在内存中，也可以选择即时写入磁盘，并支持整库导出与导入用于备份。

API 沿用了 Chroma 的核心方法（添加、查询、获取、创建和删除集合），同时提供了更符合 Go 习惯的替代方法。项目目前处于 beta 阶段，在 v1.0.0 之前可能出现不兼容的变更。

核心功能

  • 01以嵌入方式运行在 Go 应用中，无需外部依赖或服务端。
  • 02支持通过 OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Cohere、Mistral 等生成向量，也可直接传入已有向量。
  • 03基于余弦相似度的精确搜索，支持元数据和文档内容过滤。
  • 04数据默认存于内存，可选即时写入文件持久化。
  • 05支持整库导出与导入，可选压缩和 AES-GCM 加密。

适用场景

  • 在 Go 服务中实现基于 RAG 的问答，无需部署独立的向量数据库。
  • 在命令行或桌面工具中对中小规模文档集进行语义搜索。
  • 在选择更大型数据库之前，用 Go 原型验证基于向量的功能。

快速上手

  1. 1

    使用 go get 安装该库

    go get github.com/philippgille/chromem-go@latest
  2. 2

    导入 chromem-go，创建内存数据库和集合，然后添加文档并查询（参见 minimal 示例）

使用前须知

  • 项目处于测试阶段，在 v1.0.0 之前可能引入破坏性变更。
  • 设计目标是简单和中小规模数据，不适合数百万级文档。
  • 默认嵌入使用 OpenAI，除非配置其他提供商，否则需要 API 密钥。

收录于专题

向量数据库嵌入式开发与单片机工具

标签

#vector-database#embeddings#rag#golang#embedded#vector-search#llm#in-memory#chroma#chromadb

常见问题

chromem-go 是什么？
面向 Go 的可嵌入向量数据库，接口类似 Chroma，无第三方依赖，可选持久化。 chromem-go 是一个可以直接嵌入 Go 程序运行的向量数据库，类似应用里的 SQLite，无需单独部署或维护服务端。它会把文档和对应的向量一起存储，既可以由它调用 OpenAI、Ollama、Cohere、Mistral 等服务生成向量，也可以直接传入已有的向量。
chromem-go 可以免费使用吗？用的什么许可证？
chromem-go 以 MPL-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
chromem-go 还在维护吗？
半年内有更新。chromem-go 最近一次提交是在 2026年9月6日。
chromem-go 适合用来做什么？
在 Go 服务中实现基于 RAG 的问答，无需部署独立的向量数据库。 在命令行或桌面工具中对中小规模文档集进行语义搜索。 在选择更大型数据库之前，用 Go 原型验证基于向量的功能。
chromem-go 怎么安装和运行？
使用 go get 安装该库: go get github.com/philippgille/chromem-go@latest 导入 chromem-go，创建内存数据库和集合，然后添加文档并查询（参见 minimal 示例）
在哪里获取 chromem-go？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/philippgille/chromem-go

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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